一种面向IPv6的定制化路由备份机制

针对网络定制化能力和可靠路由问题，提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程，使网络在满足多种应用差异化需求的基础上，考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题，并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明，本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用，使路由具备了定制化能力.在可靠性上，相比不存在定制的原IPv6路由，本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上，预留了备份路径资源，使路由恢复响应时间缩短15%以上.     

MEIC-AlCl3离子液体用于中温钠氯化镍电池的可行性探讨

以氯乙烷、N-甲基咪唑为原料合成1-甲基-3-乙基咪唑氯盐(MEIC),通过核磁共振氢谱(1H-NMR)、傅里叶变换红外光谱分析(FT-IR)等测试方法对产物进行表征,确定其为目标产物。以MEIC和无水Al Cl3为原料,通过调节原料摩尔比分别制备了酸性、碱性和中性3种MEIC-Al Cl3离子液体,分别利用热分析、交流阻抗和循环伏安法对3种离子液体进行热稳定性、电导率和电化学窗口分析。综合以上各项性能,并结合钠氯化镍(ZEBRA)电池使用条件,最终确定过饱和Na Cl缓冲中性MEIC-Al Cl3离子液体为中温(~120℃)ZEBRA电池的最佳备选电解液。     

车载数据库远程备份与恢复系统的设计与实现

针对车载数据库系统存在的备份和管理问题,开发了远程备份系统.该系统实现了对车载数据库的远程备份与备份文件的智能管理.该系统根据备份策略,对数据库进行相应的备份,并将备份文件自动存储到远程服务器端.在数据库恢复时,先对备份文件进行有效性检测,为用户制定恢复策略提供依据,再根据恢复策略对数据库进行恢复.该系统有效解决了车载数据库系统存在的问题.     

一类三维Hindmarsh-Rose神经元模型的动力学分析

从理论角度分析了一类三维Hindmarsh-Rose(H-R)神经元模型平衡点的数目及特性,运用数值模拟的方法研究了系统周期与混沌间隔的周期窗口的递增特性,借助理论与数值模拟相结合的方法,更加充分地解释了神经元丰富的放电规律.     

批量制造业交货窗口提前／拖期生产计划方法

建立批量制造企业在交货期窗口下的提前／拖期生产计划模型,将交货期窗口（ｄｕｅ－ｗｉｎｄｏｗ）概念引入到带有能力约束的提前／拖期生产计划中,拓宽了生产计划问题研究的范围．并利用数学推导,将所建模型转化为线性规划模型,使得该模型运用单纯形法就可求取精确的最优解,从而解决了开发中的ＣＯＮＷＩＰ集成化生产管理软件对不确定交货期主生产计划的编制问题．     

TOFD检测工艺计算

在TOFD检测中,为了更好地提高检出率,在实际检测中必须对几个关键参数进行计算,如检测区域、时间窗口、扫查速度、探头覆盖范围以及上下表面盲区等。通过对以上参数的精确计算后,才能达到TOFD检测中的最优参数的选择,保证被检焊缝的质量。     

安徽省科技厅荥获2013年度“优秀窗口单位”表彰

日前,在安徽省政务服务中心组织的2013年度综合考核中,省科技厅荣获“优秀窗口单位”称号。受到省政府的表彰。2013年,省科技厅窗口受理行政审批及服务事项190499件,其中省科技厅机关6921件,省知识产权局183578件,办结191649件,按时办结率、群众评议满意率达100％。     

自适应窗口滑动的物联网数据流典型相关分析

针对传统的数据流典型相关分析算法没有考虑数据流速率的动态变化特性,不适用于物联网实际情况的问题,提出一种基于自适应窗口滑动的数据流典型相关分析算法,依据数据流速率变化,设计自适应的窗口滑动策略,并动态调整滑动窗口。实验结果表明,可以保证物联网数据流典型相关分析的实时性、准确性和高效性。     

多边形滤波窗口在傅里叶变换中的应用

针对传统傅里叶变换求包裹相位过程中矩形滤波窗口易产生噪声干扰的问题,设计了多边形和圆形滤波窗口。简述了傅里叶变换的原理,通过MATLAB对试验所得物体变形条纹图分别用矩形、多边形和圆形滤波窗口进行了滤波,并讨论了滤波后图像的信噪比。结果表明,针对不同形状的频谱图,采用最适合频谱形状的多边形滤波窗口得到的包裹相位图,噪声最小,质量更高。     

基于事务型滑动窗口的数据流中高效用项集挖掘算法

由于能反映用户的偏好,可以弥补传统频繁项集挖掘仅由支持度来衡量项集重要性的不足,高效用项集正在成为当前数据挖掘研究的热点.为使高效用项集挖掘更好地适应数据流环境,提出了一种基于事务型滑动窗口的数据流中高效用项集挖掘算法MHUIDS.首先在二进制向量的基础上,提出了高事务加权效用项集树(HTWUI-树)的结构.进而分别给出了事务型滑动窗口初始化与滑动的算法描述.最后,提出了高效用项集的剪枝策略与挖掘算法.实验结果表明,MHUIDS算法具有较高的挖掘效率及较低的存储开销.